로봇에게 청소를 시키려면 수천 번의 연습이 필요하다. 하지만 실제 집에서 연습하다가 그릇을 깨뜨리면 비용이 많이 든다. 그렇다고 컴퓨터 속 가짜 세상에서만 배우면 실제 세상에 나왔을 때 당황한다. 가짜 세상과 진짜 세상의 차이를 어떻게 줄일 수 있을까.

Antioch의 850만 달러 투자와 가상 환경 구축

Antioch(로봇이 가상 세계에서 연습하게 돕는 회사)가 850만 달러의 투자금을 받았다. 이 회사는 로봇이 실제 세상에 나오기 전에 미리 연습할 수 있는 정교한 가상 환경을 만든다. 로봇 개발자들은 여기서 여러 대의 가상 로봇을 만들어 센서(주변 상황을 읽어내는 장치)가 어떻게 반응하는지 확인한다.

주목할 점은 가상 세계에서 배운 내용이 실제 로봇에게 그대로 적용되게 만드는 기술에 집중한다는 것이다. 로봇이 가상 세계의 물리 법칙을 실제와 똑같이 느끼게 하여 오차를 줄이는 것이 핵심이다. 가상 세계와 실제 세계의 차이를 없애는 것이 이들의 목표다.

실제 테스트 비용 절감과 안전성 확보

실제 도로에서 자율주행차를 테스트하는 것은 돈과 시간이 너무 많이 든다. Waymo(운전자 없이 스스로 가는 자동차 회사) 같은 큰 회사는 자체적인 가상 모델을 만들어 비용을 줄인다. 반면 자본이 부족한 작은 회사들은 실제 테스트장을 만들거나 수백만 킬로미터를 직접 운전할 여력이 없다.

Antioch(로봇이 가상 세계에서 연습하게 돕는 회사)는 이런 작은 회사들이 저렴하게 사용할 수 있는 도구를 제공한다. 소프트웨어의 오류는 화면 속의 문제로 끝나지만 로봇의 오류는 실제 사고로 이어진다. 가상 훈련 도구는 이러한 물리적 위험을 없애는 안전장치 역할을 한다.

센서 시스템 최적화와 개발 방식의 변화

현재 이 기술은 주로 자동차, 트랙터, 드론의 센서(주변 상황을 읽어내는 장치) 시스템에 적용된다. Nvidia(컴퓨터 그래픽 칩을 만드는 회사)나 World Labs(세상을 가상으로 만드는 기술 회사)가 만든 기본 모델을 가져와 더 쓰기 편하게 다듬는 방식이다.

MIT(미국 매사추세츠 공과대학교)의 연구원은 LLM(사람처럼 말을 잘하는 거대 인공지능 모델)이 직접 로봇을 설계하게 하고 가상 세계에서 서로 대결시키는 실험을 하고 있다. 이는 과거 Github(개발자들이 코드를 저장하고 공유하는 곳)이나 Stripe(인터넷 결제를 쉽게 도와주는 도구)가 소프트웨어 개발 방식을 바꾼 것과 비슷하다. 로봇 개발 과정이 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심으로 이동하고 있다.

로봇 개발의 중심이 실제 현장에서 컴퓨터 화면 속으로 옮겨가고 있다. 앞으로 로봇은 실제 세상에 나오기 전 가상 세계에서 모든 학습을 마칠 가능성이 크다.